Traitement et analyse de signaux sonores physiologiques : application à la phonoentérographie

Processing and analysis of physiological sound signals : application to phonoenterography

• Auteur / Autrice : Radu Ranta
• Direction : Didier Wolf
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique et traitement du signal
• Date : Soutenance en 2003
• Etablissement(s) : Vandoeuvre-les-Nancy, INPL

Mots clés

Mots clés contrôlés

Diagnostic

Ondelettes

Traitement du signal

Résumé

L'objectif de ce travail de recherche est le développement d'un système d'étude de sons, plus particulièrement dédié à la phonoentérographie, qui devrait aboutir à plus long terme à un outil d'aide au diagnostic. Le première étape présente une chaîne d'instrumentation multi-voies spécifique. Elle est suivie par le pré-traitement: la détection, la segmentation et le débruitage par ondelettes sont réalisés avec un algorithme original optimisé par une méthode de point-fixe. Une deuxième phase introduit des connaissances a priori sur les sons abdominaux et étudie leur localisation spatiale. Les caractéristiques physiques (fréquence, intensité, durée) décrivent les sons individuellement. L'étude globale des phonoentérogrammes est réalisée à partir d'indices d'activité (nombre d'évènements, énergie moyenne, etc. ). Les caractéristiques physiques et les indices sont utilisés dans l'analyse statistique des signaux, par analyse en composantes principales et classification non supervisée.

The goal of this research is the development of an abdominal sound analysis system. The long-term objective is a diagnostic aid system based upon phonoenterogram analysis. The first step is the study of a specifie multi-channel acquisition system. The following stage is the preprocessing : we implement an original wavelet fixed-point algorithm for the abdominal sounds detection, segmentation and denoising. A second preprocessing step introduces available a priori knowledge on physical characteristics of isolated abdominal sounds (main frequency, duration, acoustic intensity) and studies the problem of sound source localization. The extracted physical features, as well as a set of activity indexes appropriated for the global description of the phonoenterograms (number of sounds, mean energy, etc. ), are used in the last processing stage, the signal analysis. The employed techniques are principal component analysis and unsupervised clustering.